论文部分内容阅读
提出一个模块化神经网络的广义定义，它包含了几乎所有多神经网络（系统）。简要分析了模块化神经网络子网集成的相关概念和问题。针对一类模块化神经网络，提出了5种基于“分而治之”原理和自适应组合的新型动态集成方法。它们之间的主要区别在于：距离测度（绝对距离测度和相对距离测度）；个体数目（有些全部参与集成，有些则是部分参与）；集成策略和规则（数据驱动和数据／知识驱动）。仿真实验证实了这些方法的有效性。同时，还提出了一种基于“一专多能”思想的子网训练方法。